關(guān)于影響糧食產(chǎn)量因素的回歸分析

1、精選文檔關(guān)于影響糧食產(chǎn)量因素的回歸分析摘要：我國土地資源稀缺，人口多而糧食需求量大，因此糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定增長，直接影響著人民生活和社會的穩(wěn)定與發(fā)展。糧食生產(chǎn)的不穩(wěn)定性對國民經(jīng)濟(jì)的影響是不可忽略的，主要體現(xiàn)在:糧食生產(chǎn)不穩(wěn)定會引發(fā)糧食供求關(guān)系的變動(dòng),尤其當(dāng)國家糧食儲備不足的時(shí)候,很容易導(dǎo)致糧價(jià)上漲,從而影響整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)。通過回歸分析糧食產(chǎn)量波動(dòng)的原因，并據(jù)此提出相應(yīng)的對策，對保障糧食生產(chǎn)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，具有重要意義。關(guān)鍵詞:線性回歸 回歸分析 糧食產(chǎn)量 宏觀經(jīng)濟(jì) 穩(wěn)定發(fā)展一、引言本文按照計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法,以19932012年中國糧食產(chǎn)量及其重要因素的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本,對影響中國糧食生產(chǎn)的多種因素進(jìn)

2、行了分析。選用了糧食產(chǎn)量、受災(zāi)面積、化肥施用量、糧食作物播種面積 農(nóng)機(jī)動(dòng)力、農(nóng)村用電量，以糧食產(chǎn)量作為因變量,其它5個(gè)指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行回歸分析。（一）建立模型通過對中國糧食生產(chǎn)及影響因素的初步定性分析后假設(shè),糧食產(chǎn)量與其它3個(gè)指標(biāo)之間存在多元線性關(guān)系, 即糧食受災(zāi)面積，化肥施用量，糧食作物播種面積，存在著線性關(guān)系,也即可以把糧食產(chǎn)量的線性回歸模型初步設(shè)定為：,其中,y:糧食產(chǎn)量（CHANLIANG）, 1 受災(zāi)面積（SZMJ），2化肥施用量(HFSYL)，3糧食作物播種面積(BZMJ)，X4農(nóng)機(jī)動(dòng)力，X5農(nóng)村用電量，然后利用已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合,以便發(fā)現(xiàn)這些因素之間存在的數(shù)量關(guān)系。（2）

3、 數(shù)據(jù)搜集和來源根據(jù)相應(yīng)年度的中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒、中國農(nóng)業(yè)發(fā)展報(bào)告,選用了糧食產(chǎn)量、受災(zāi)面積，化肥施用量，糧食作物播種面積，農(nóng)機(jī)動(dòng)力，農(nóng)村用電量這6個(gè)指標(biāo),把這6個(gè)指標(biāo)的19932012年20年間的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,來分析這些因素與糧食產(chǎn)量的關(guān)系。以糧食產(chǎn)量作為因變量,其它3個(gè)指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行回歸分析。按照計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法對影響中國糧食生產(chǎn)的多種因素進(jìn)行了分析。數(shù)據(jù)如下：糧食產(chǎn)量受災(zāi)面積化肥施用量糧食作物播種面積農(nóng)機(jī)動(dòng)力農(nóng)村用電量年份(萬噸)y(萬公頃)x1(萬噸)x2(千公頃)x3（萬千瓦）x4（億千瓦時(shí)）x5199345648.84882.93151.9110509

4、318171244.8199444510.15504.33317.9109544338031473.9199546661.84582.13593.7110060361181655.7199650453.54698.93827.9112548385471812.7199749417.15342.93980.7112912420161980.1199851229.55014.54083.7113787452082042.1199950838.64998.14124.3113161489962173.4200046217.55468.84146.4108463525742421.3200145263

5、.75221.54253.8106080551722610.8200245705.84711.94339.4103891579302993.4200343069.55450.64411.699410603873432.9200446946.93710.64636.6101606640283933.0200548402.23881.84766.2104278683984375.3200649746.14109.14927.7104957725224895.8200750150.24899.25107.8105638765895509.9200852850.53999.05239.01067928

6、21905713.2200953082.04721.45404.4108986874966104.4201054641.03742.65561.7109876927806632.4201157121.13247.05704.2110573977357139.6201258957.02496.05838.91112051025597508.5本次采用的估計(jì)模型為其中是回歸系數(shù) 。二、模型的參數(shù)估計(jì)與分析線性利用SAS對模型進(jìn)行擬合，參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)，用最小二乘法得到線性回歸方程的形式如下：Y=-30416-1.24359*X1+5.28523*X2+0.61924*X3-0.14305*X4+0.

7、95538*X5 其中X4為農(nóng)機(jī)動(dòng)力（萬千瓦），但是得到的參數(shù)為負(fù)值，與其經(jīng)濟(jì)學(xué)意義不相符，故此推測存在嚴(yán)重的多重共線性。此外，該模型的F值221.48，可決系數(shù)R方為0.9875，修正可決系數(shù)為0.9831說明該模型的顯著性成立，方程解釋變量X1,X2,X3,X系數(shù)的t檢驗(yàn)伴隨概率小于5%，即t檢驗(yàn)顯著性成立，但是解釋變量X5系數(shù)的t檢驗(yàn)伴隨概率大于5%，接受系數(shù)為0的假設(shè).因此該方程需要調(diào)整，該模型可能存在多重共線性和序列相關(guān)、異方差等問題。三、模型的多重共線性檢驗(yàn)所謂多重共線性是指解釋變量之間違背了相互獨(dú)立的假設(shè)，及某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性。多重共線性的檢驗(yàn)主要應(yīng)用逐步回歸法

8、。首先計(jì)算出各個(gè)變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)矩陣，初步判斷相關(guān)性。通過SAS程序運(yùn)行，得到各解釋變量的相關(guān)系數(shù)表如下：1）第一步：由于統(tǒng)計(jì)量X2的F值最大，為24.47，說明它最顯著，此外R 方 =0.5761和 C(p) = 459.3327，所以X2為最先選入的統(tǒng)計(jì)量。2）第二步：其他變量繼續(xù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，出最顯著的統(tǒng)計(jì)量X3，此時(shí)R方=0.9548，比上一次更加顯著，而C（p）=36.7162,和上一次比下降的非常明顯，說明X3這個(gè)統(tǒng)計(jì)量是有效果的。3）第三步：繼續(xù)進(jìn)行上述步驟，得出最顯著的統(tǒng)計(jì)量X1，此時(shí)R2為0.9831，而C(p)=6.9133，下降的非常明顯，說明X1是有效果的。4）第

9、四步：繼續(xù)上述步驟，發(fā)現(xiàn)在水平為0.05下，其他各變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)，所以可以剔除X4，X5?；貧w方程為：Y=-29857-1.29658X1+3.72461X2+0.32648X34、 異方差性檢驗(yàn)以上各統(tǒng)計(jì)量似乎沒有那個(gè)參數(shù)的t檢驗(yàn)是顯著的，且可決系數(shù)比較小。但懷特統(tǒng)計(jì)量nR2=20*0.1563=3.126,該值小于5%顯著性水平下自由度為9的分布的相應(yīng)臨界值16.92.因此，接受同方差性的檢驗(yàn)。5、 序列相關(guān)性由上表得知，D.W.=1.708，查詢D.W.分布表得知，n=20,k=4時(shí)，=1.00,=1.68。<D.W.<4-,則無自相關(guān)。6、 統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)選取2012年

10、數(shù)據(jù)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：Y=-29857-1.29658*2496.0+3.72461*5838.9+0.32648*111205=58989.300049與實(shí)際值誤差為32.300049，誤差為0.0543%，與實(shí)際情況吻合的很好。7、 總結(jié)和建議中國的糧食生產(chǎn)問題,不僅是中國經(jīng)濟(jì)界的重要研究課題,而且也越來越受到世界經(jīng)濟(jì)學(xué)家的重視。要提高糧食產(chǎn)量，必須積極穩(wěn)妥地推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展：要把主要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程機(jī)械化和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營有機(jī)結(jié)合起來；對農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)行結(jié)構(gòu)性調(diào)整；因地制宜，有重點(diǎn)的推薦地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化；大力促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，重視農(nóng)村的基礎(chǔ)教育；建立與農(nóng)業(yè)機(jī)械化相適應(yīng)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體制。縱觀中國農(nóng)村現(xiàn)

11、狀，與其他產(chǎn)業(yè)相比，農(nóng)業(yè)的發(fā)展一直比較緩慢。擴(kuò)大耕作面積，提高單產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化、規(guī)模化生產(chǎn)是我國農(nóng)業(yè)健康發(fā)展的必由之路。8、 參考文獻(xiàn)吳玉鳴.中國糧食生產(chǎn)主要影響因素的多因素動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)分析J,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題,1998(1)戚世均等.中國糧食生產(chǎn)潛力及未來糧食生產(chǎn)研究J.鄭州糧食學(xué)院學(xué)報(bào),2000(3)龐皓，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)M，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2001年8月第一版周四軍，對我國糧食生產(chǎn)影響因素的計(jì)量分析，統(tǒng)計(jì)與決策M(jìn)，2003.趙慧江，基于回歸分析的糧食產(chǎn)量影響因素分析，懷化學(xué)院學(xué)報(bào)M，2009. 相關(guān)程序：參數(shù)估計(jì)：1）data grain1;input year Y X1 X2 X3 X4 X5

12、;cards;199345648.84882.93151.9110509318171244.8199444510.15504.33317.9109544338031473.9199546661.84582.13593.7110060361181655.7199650453.54698.93827.9112548385471812.7199749417.15342.93980.7112912420161980.1199851229.55014.54083.7113787452082042.1199950838.64998.14124.3113161489962173.4200046217.554

13、68.84146.4108463525742421.3200145263.75221.54253.8106080551722610.8200245705.84711.94339.4103891579302993.4200343069.55450.64411.699410603873432.9200446946.93710.64636.6101606640283933.0200548402.23881.84766.2104278683984375.3200649746.14109.14927.7104957725224895.8200750150.24899.25107.810563876589

14、5509.9200852850.53999.05239.0106792821905713.2200953082.04721.45404.4108986874966104.4201054641.03742.65561.7109876927806632.4201157121.13247.05704.2110573977357139.6201258957.02496.05838.91112051025597508.5run; proc print data=grain1; title " 原始樣本值觀測" run; proc reg data=grain1; model Y=X1

15、 X2 X3 X4 X5/DW;run;2）共線性檢驗(yàn)：data grain1;input year Y X1 X2 X3 X4 X5;cards2;199345648.84882.93151.9110509318171244.8199444510.15504.33317.9109544338031473.9199546661.84582.13593.7110060361181655.7199650453.54698.93827.9112548385471812.7199749417.15342.93980.7112912420161980.1199851229.55014.54083.711

16、3787452082042.1199950838.64998.14124.3113161489962173.4200046217.55468.84146.4108463525742421.3200145263.75221.54253.8106080551722610.8200245705.84711.94339.4103891579302993.4200343069.55450.64411.699410603873432.9200446946.93710.64636.6101606640283933.0200548402.23881.84766.2104278683984375.3200649

17、746.14109.14927.7104957725224895.8200750150.24899.25107.8105638765895509.9200852850.53999.05239.0106792821905713.2200953082.04721.45404.4108986874966104.4201054641.03742.65561.7109876927806632.4201157121.13247.05704.2110573977357139.6201258957.02496.05838.91112051025597508.5run; proc print data=grai

18、n1; title " 糧食生產(chǎn)原始樣本值觀測" run; proc reg data=grain1; model Y=X1 X2 X3 X4 X5/DW;run;proc corr;/*求相關(guān)系數(shù)矩陣*/var X1 X2 X3 X4 X5;run;proc reg data=grain1; model Y=X1 /DW;run;proc reg data=grain1;model Y=X2/DW;run;proc reg data=grain1;model Y=X3/DW;run;proc reg data=grain1;model Y=X4/DW;run;proc r

19、eg data=grain1;model Y=X5/DW;run;/*以下是逐步回歸過程*/proc reg data=grain1;model Y=X1 X2 X3 X4 X5/ dw selection=stepwise details=all slentry=0.05 slstay=0.05;title "糧食模型逐步回歸"run;data grain;set grain1 ;Yguji=Y=-30416-1.24359*X1+5.28523*X2+0.61924*X3-0.14305*X4+0.95538*X5;/*加波浪線的數(shù)值是前面估計(jì)得來的參數(shù)值，需要從前面的

20、回歸結(jié)果中得到。*/wucha=Y-Yguji;xdwucha=wucha/Y;keep year Y et wucha_1 wucha Y X1 X2 X3 X4 X5guji xdwucha;et=abs(wucha); wucha_1=lag(wucha);proc print data=grain;run;/*proc reg data=grain;model wucha=wucha_1;title '自相關(guān)檢驗(yàn)'run;proc reg data=grain;model et=X1 X2 X3 X4 X5;title '用戈里瑟法檢驗(yàn)異方差'run;*

21、/data grain2;merge grain1 grain;/*合并數(shù)據(jù)集*/keep year Y Yguji wucha xdwucha;proc print data=grain2;title '糧食模型模擬結(jié)果'run;3）異方差檢驗(yàn)：data liangshi;input Y X1 X2 X3 ;cards3;45648.84882.93151.911050944510.15504.33317.910954446661.84582.13593.711006050453.54698.93827.911254849417.15342.93980.71129125122

22、9.55014.54083.711378750838.64998.14124.311316146217.55468.84146.410846345263.75221.54253.810608045705.84711.94339.410389143069.55450.64411.69941046946.93710.64636.610160648402.23881.84766.210427849746.14109.14927.710495750150.24899.25107.810563852850.53999.05239.010679253082.04721.45404.410898654641

23、.03742.65561.710987657121.13247.05704.211057358957.02496.05838.9111205;run;proc print data=nongcun;title 中國糧食產(chǎn)量;run;data nongcun2;set liangshi;run;proc reg data=liangshi2;model Y=X1 X2 X3;title liangshi2;run;data lianghsi3;set liangshi2;e=Y-(-29857-1.29658*X1+3.72461*X2+0.63248*X3);e1=abs(e);e2=e*e;

24、run;proc gplot data=liangshi3;symbol v=plus i=jion;plot e2*X2;run;data liangshi4;set liangshi3;x6=x1*x1;x7=x2*x2;x8=x3*x3;x9=x1*x2;x10=x2*x3;x11=x1*x3;proc reg data=liangshi4;model e2=x1 x2 x3 x6 x7 x8 x9 x10 x11;title 懷特檢驗(yàn)法檢驗(yàn)異方差;run;proc reg data=liangshi4;model e2=x1 x2 x3 x6 x7 x8 ;title 沒有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn);run;4）序列相關(guān)性檢驗(yàn)：data MY;input year Y X1 X2 X3 ;cards;1993 45648.84882.93151.9110509199444510.15504.33317.9109544199546661